Statistiche gare Bebras italiano 2025¶
In [1]:
from IPython.display import HTML
HTML('''<script>
code_show=true;
function code_toggle() {
if (code_show){
$('div.input').hide();
} else {
$('div.input').show();
}
code_show = !code_show
}
$( document ).ready(code_toggle);
</script>
<input type="button" value="Clicca per vedere/nascondere il codice Python" onclick="code_toggle()">''')
Out[1]:
In [2]:
import warnings
#warnings.filterwarnings('once')
warnings.filterwarnings('ignore')
Distribuzione dei punteggi¶
In [3]:
import pandas as pd
import numpy as np
import json, hashlib, urllib, os.path
pd.options.display.max_rows = None
pd.options.display.max_columns = None
In [4]:
CATS = ('kilo','mega','giga','tera','peta')
CATEGORIES = tuple(f'{c}' for c in CATS)
CAT_FILES = tuple(f'{c}' for c in CATS)
In [5]:
with open('secret.key') as k:
key = k.readline().strip()
for i, k in enumerate(CAT_FILES):
if not os.path.exists(f"results-{k}.json"):
r = urllib.request.urlopen(f"https://bebras.it/api?key={key}&view=exams&edition=bebras_2025&events=0&test={127+i}")
with open(f"results-{k}.json", "w") as tw:
tw.writelines(r.read().decode('utf-8'))
In [6]:
score = []
for k in CATEGORIES:
with open(f"results-{k}.json", "r") as t:
j = json.load(t)
score += j['exams']
In [7]:
scoredf = pd.DataFrame(score)
In [8]:
# L'orario va corretto per il fuso orario
scoredf['server_start'] = pd.to_datetime(scoredf['exam_date'].astype('int64') + 60*60, unit='s')
scoredf['orainizio'] = np.floor((scoredf['exam_date'].astype('int64') + 60*60) / (45*60)) # ore da 45', il tempo di gara
scoredf['punteggio'] = pd.to_numeric(scoredf['score'])
scoredf['punteggio_norm'] = scoredf['punteggio'].map(lambda x: x if x >= 0 else 0)
scoredf['anonid'] = scoredf['team_id'].map(lambda x: hashlib.md5(str(x).encode('utf8')).hexdigest())
scoredf['categoria'] = scoredf['category'].str.lower().astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories = CATEGORIES, ordered=True))
In [9]:
valid = scoredf[scoredf['exam_valid_score'] == 1]
valid.to_csv('anonris.csv', columns=['anonid', 'categoria', 'orainizio', 'punteggio', 'punteggio_norm', 'time'])
In [10]:
from IPython.display import display, Markdown
txt = '''<table>
<caption>Squadre partecipanti al Bebras 2025/26 con risultati correttamente registrati</caption>
<thead>
<tr><th>Categoria</th>
<th>squadre</th>
<th> min </th>
<th> max </th>
<th> media </th>
<th> std.dev. </th>
<th>I quartile </th>
<th>mediana </th>
<th>III quartile</th>
<th>Squadre al minimo</th>
<th>Squadre al massimo</th>
</tr>
<tbody>
'''
for k in valid['categoria'].unique().sort_values():
s = valid[valid['categoria'] == k]['punteggio_norm'].describe()
top = valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio_norm'] == int(s['max']))]
bottom = valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio_norm'] == int(s['min']))]
txt += "<tr><th>{}</th><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{:.1f}</td>\
<td>{:3.1f}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{:.1f}%</td><td>{:.1f}%</td></tr>".format(k,
int(s['count']),
int(s['min']),
int(s['max']),
float(s['mean']),
float(s['std']),
int(s['25%']),
int(s['50%']),
int(s['75%']),
100*len(bottom)/float(s['count']),
100*len(top)/float(s['count']))
txt += '<tfoot><tr><th>Totale</th><td>{}</td></tr>'.format(valid['punteggio_norm'].count())
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
In [11]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
histograms = valid['punteggio_norm'].hist(by=valid['categoria'], bins=24, figsize=(10,16), layout=(5, 2))
Percentili per punteggio¶
In [12]:
for k in valid['categoria'].unique().sort_values():
tot = float(valid[(valid['categoria'] == k)]['punteggio'].count())
top = int(valid[(valid['categoria'] == k)]['punteggio'].max())
pp = [100 * valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio'] < i)]['punteggio'].count()/tot for i in range(1,top+1)]
txt = '''<table>
<caption>Percentili per la categoria {} (che percentuale di squadre si supera con un dato punteggio)</caption>
<thead>'''.format(k)
txt += ''.join(['<td>{}</td>'.format(i) for i in range(1,top+1)])
txt += '<tbody>'
txt += ''.join(['<td>{:.1f}</td>'.format(f) for f in pp])
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
Analisi delle risposte¶
In [13]:
rr = []
errors = 0
for r in valid.itertuples():
for q in r.exam_data['questions']:
try:
t = dict((k, q[k]) for k in ('q_id','q_class','q_score','q_scoreMax','q_time'))
t['anonid'] = r.anonid
rr.append(t)
except Exception as e:
errors += 1
print(errors)
In [14]:
quiz = pd.DataFrame(rr)
In [15]:
quiz['q_id'] = quiz['q_id'].str.split(pat='_', expand=True)[1]
In [16]:
MAPNAMES = {
'Q01': 'Il sonaglio',
'Q02': 'Attraversare il fiume',
'Q03': 'Spedizione di ricerca',
'Q04': 'Bus',
'Q05': 'Istruzioni per costruzioni',
'Q06': 'Dalla foglia al legno',
'Q07': 'Ragionamento spaziale',
'Q08': 'Messaggi saltellanti',
'Q09': 'Il magico giardino di Emma',
'Q10': 'Piantare fiori',
'Q11': "Bei disegni",
'Q12': 'Genealogie',
'Q13': "La corona dell'Avvento",
'Q14': "L'età di Leone",
'Q15': 'Robot',
'Q16': 'Evitando le nuvole',
'Q17': 'Call center per emergenze',
'Q18': 'Coloranti biologici',
'Q19': 'Una strada bloccata',
'Q20': 'Ascensore',
'Q21': 'La cerchia felice',
'Q22': "L'ufficio cambi",
'Q23': 'Il decollo',
'Q24': 'Trasporto pubblico',
'Q25': "La fila",
'Q26': 'Giornata nebbiosa',
'Q27': 'Parcheggio',
'Q28': 'Robot pianta-fiori',
}
assert set(MAPNAMES.keys()) == set(quiz['q_id'].unique())
In [17]:
quiz = quiz.rename(columns={'q_time': 'time', 'q_score': 'score', 'q_scoreMax': 'score_max', 'q_class': 'cat'})
In [18]:
quiz['nome'] = quiz['q_id']
quiz['edizione'] = '2025'
quiz['completo'] = quiz['score'] == quiz['score_max']
quiz['parziale'] = (quiz['score'] > 0) & (quiz['score'] != quiz['score_max'])
quiz['penalizzato'] = quiz['score'] < 0
quiz['voto'] = quiz['score'].astype('float64') / quiz['score_max'].astype('float64')
quiz['minuti'] = quiz['time'].map(lambda x: float(x)/60. if float(x) >= 0 and float(x) <= 45*60 else np.nan)
quiz.to_csv('quiz.csv', columns=['anonid', 'cat', 'edizione', 'nome', 'score', 'score_max', 'time'])
In [19]:
vquiz = pd.merge(valid[['anonid', 'categoria', 'punteggio','punteggio_norm','orainizio','teacher_id','school_cap']], quiz, on='anonid')
In [28]:
fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=len(valid['categoria'].unique()), figsize=(16, 40))
for j, k in enumerate(valid['categoria'].unique().sort_values()):
ax[j].set_ylim([0, 1])
qq = vquiz[vquiz['categoria'] == k]
m = qq.groupby('nome', sort=False)[['completo','voto', 'parziale', 'penalizzato', 'minuti','score_max']].mean()
m['vparziale'] = m['voto'] - m['completo']
c = ax[j].bar(np.arange(m.index.size), m['completo'], color='blue')
p = ax[j].bar(np.arange(m.index.size), m['parziale'], bottom=m['completo'], color='lightblue')
ax[j].set_xticks(np.arange(m.index.size), map(lambda x: MAPNAMES[x], m.index.tolist()), rotation=45)
ax[j].set_yticks(np.arange(0,1.2,.2), [f'{100*y:.0f}%' for y in np.arange(0,1.2,.2)])
for i, y in enumerate(m['voto'].tolist()):
ax[j].annotate(text=f"{m['minuti'].iloc[i]:.0f}'", xy=(i, .75*m['completo'].iloc[i]), color='white')
ax[j].annotate(text=f"{m['score_max'].iloc[i]:.0f}", xy=(i-.15, .02), color='yellow', fontsize='x-large')
ax[j].legend((c[0],p[0]), ('completo','parziale'), loc=(.92,.6))
ax[j].set_title(f'{k}: tassi di soluzione (il numero in alto indica i minuti spesi in media sul quesito, \
il numero in basso il punteggio massimo ottenibile)')
fig.tight_layout()
fig.savefig('tassisol.png')
In [35]:
fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=len(valid['categoria'].unique()), figsize=(16, 40))
for j, k in enumerate(valid['categoria'].unique().sort_values()):
ax[j].set_ylim([-1, 1])
qq = vquiz[vquiz['categoria'] == k]
m = qq.groupby('nome', sort=False)[['completo','voto', 'parziale', 'penalizzato', 'minuti','score_max']].mean()
m['vparziale'] = m['voto'] - m['completo']
c = ax[j].bar(np.arange(m.index.size), m['completo'] + m['parziale'], color='green')
z = ax[j].bar(np.arange(m.index.size), -m['penalizzato'], color='red')
ax[j].set_yticks(np.arange(-1,1.2,.2), [f'{100*abs(y):.0f}%' for y in np.arange(-1,1.2,.2)])
ax[j].set_xticks(np.arange(m.index.size), map(lambda x: MAPNAMES[x], m.index.tolist()), rotation=45)
for i, y in enumerate(m['voto'].tolist()):
ax[j].annotate(text=f'{m['score_max'].iloc[i]:.0f}', xy=(i, -.8), color='blue')
ax[j].legend((c[0],z[0]), ('punteggio pieno/parziale','penalità'), loc=(0.91,.725))
ax[j].set_title(f'{k}: percentuale di punteggio attribuito in media, in rosso la percentuale di penalizzati (il numero in basso è il punteggio massimo)')
fig.tight_layout()
fig.savefig('punti.png')
Analisi delle squadre¶
In [22]:
members = []
for r in valid.itertuples():
if r.team_composition and 'members' in r.team_composition:
for m in r.team_composition['members']:
m['categoria'] = r.category.lower()
m['anonid'] = hashlib.md5(str(r.team_id).encode('utf8')).hexdigest()
members.append(m)
pupils = pd.DataFrame(members)
pupils['genere'] = pupils['sex'].map(lambda x: x if x != '-' else np.nan)
pupils['categoria'] = pupils['categoria'].astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories = CATEGORIES, ordered=True))
In [23]:
gender = pupils[pupils['genere'].notnull()].groupby(['categoria', 'genere']).count()
txt = '''<table><caption>Studenti partecipanti al Bebras 2025 con risultati validi
(i dati dipendono dalla corretta compilazione dei profili delle squadre)</caption>
<thead>
<tr><th>Categoria</th>
<th>studenti</th>
<th>femmine</th>
<th>maschi</th>
<th>squadre con dati mancanti</th>
<th>media componenti per squadra</th>
</tr>
<tbody>
'''
notempty = pupils[pupils['genere'].isin(['m', 'f'])].groupby('categoria')['anonid'].nunique()
empty = pupils[pupils['genere'].isnull()].groupby('categoria')['anonid'].nunique()
totf = 0
totm = 0
tot = 0
for k in pupils['categoria'].unique().sort_values():
f = gender.loc[(k,'f')]['class']
totf += f
m = gender.loc[(k,'m')]['class']
totm += m
tot += f + m + empty[k]*(2 if '-double' in k else 1)
txt += f'<tr><th>{k}</th><td>{f+m}</td><td>{f} ({100*float(f)/float(f+m):.1f}%)</td><td>{m} ({100*float(m)/float(f+m):.1f}%)</td><td>{empty[k]}</td><td>{float(f+m) / float(notempty[k]):.2f}</td></tr>'
txt += f'<tr><th>Totale:</th><td>{totf+totm}</td><td>{totf} ({100*float(totf)/float(totf+totm):.1f}%)</td><td>{totm} ({100*float(totm)/float(totf+totm):.1f}%)</td></tr>'
txt += f'<tr><th>Totale comprese squadre con dati mancanti</th><td> ≧ {tot}</td></tr>'
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
In [24]:
compositions = pupils[pupils['genere'].isin(['m', 'f'])].groupby('anonid')['genere'].agg(lambda xx: ''.join(sorted(xx.sum())))
gquiz = pd.merge(vquiz, compositions, on='anonid')
gquiz['n_m'] = gquiz['genere'].str.count('m')
gquiz['n_f'] = gquiz['genere'].str.count('f')
gquiz['n'] = gquiz['n_m'] + gquiz['n_f']
gquiz.to_csv('mf.csv')
I nomi delle squadre più comuni¶
In [25]:
import re
from collections import Counter
notwanted = re.compile('^0[0-9]+$|^[0-9][a-zA-Z0-9_]|^the$|^and$|^classe$|^squadra$|^gruppo$|^team$|^i+$|^iv$|^[a-zA-Z0-9_]$|^prima$|^seconda$\
|^terza$|^quarta$|^quinta$|^squadra|^$')
names = scoredf['team_name'].str.strip().str.lower().tolist()
oknames = filter(lambda w: not notwanted.match(w), names)
c = Counter(oknames)
c.most_common(30)
Out[25]:
In [26]:
plt.axis('off')
os = scoredf['operating_system'].value_counts().plot.pie(autopct='%.1f', radius=1.22,
explode=[.06*i*i for i in range(len(scoredf['operating_system'].unique()))],
figsize=(5,5), title='Sistemi operativi utilizzati')
In [ ]: